當(dāng)今社會(huì),互聯(lián)網(wǎng)在線教學(xué)和課堂面對(duì)面教學(xué)是教育行業(yè)兩種主要的教學(xué)方式,互聯(lián)網(wǎng)在線教學(xué)打破課堂面對(duì)面教學(xué)在時(shí)間、空間的限制,為學(xué)習(xí)者提供豐富的教學(xué)資源和多樣的學(xué)習(xí)平臺(tái)。然而,學(xué)習(xí)多樣化改變的同時(shí),學(xué)習(xí)輔助工具并沒(méi)有突破性的進(jìn)展,尤其是視頻云筆記。視頻云筆記作為學(xué)習(xí)者和視頻資源交互的工具,可以提供便捷的筆記記錄方式、完善的筆記分享機(jī)制及個(gè)性化的筆記服務(wù)。一個(gè)完善的視頻云筆記可以發(fā)揮筆記內(nèi)容的潛能,挖掘教學(xué)視頻的重點(diǎn)和難點(diǎn),也有利于幫助學(xué)習(xí)者構(gòu)建完善的知識(shí)體系。現(xiàn)有的視頻云筆記中,學(xué)習(xí)者采用傳統(tǒng)鍵盤輸入方式記錄筆記,同時(shí)觀看視頻和操作鍵盤會(huì)降低學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效率,如果能將便捷且人機(jī)交互性好的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)融入其中,則會(huì)很大程度改善這一現(xiàn)象。而且在視頻學(xué)習(xí)過(guò)程中,學(xué)習(xí)者只重視筆記內(nèi)容的回憶鞏固,研究人員也對(duì)學(xué)習(xí)者筆記內(nèi)容的分析研究知之甚微,這樣不利于發(fā)揮筆記內(nèi)容的潛在作用�；谝陨蠁�(wèn)題,本文的主要貢獻(xiàn)如下:1、對(duì)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)中的DNN-HMM聲學(xué)模型進(jìn)行研究。分析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的組成和訓(xùn)練,結(jié)合隱馬爾科夫模型建立基于視頻云筆記的DNN-HMM聲學(xué)模型,將它們進(jìn)行解析、設(shè)計(jì)和訓(xùn)練,采用THCHS30中文語(yǔ)料庫(kù)和人工錄制的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)測(cè)試DNN-HMM聲學(xué)模型在視頻云筆記語(yǔ)音識(shí)別中的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型的詞錯(cuò)誤率和句錯(cuò)誤率都低于傳統(tǒng)的GMM-HMM模型,能夠有效提高視頻云筆記的學(xué)習(xí)質(zhì)量。2、深入分析學(xué)習(xí)者筆記內(nèi)容,利用TF-IDF算法提取筆記內(nèi)容熱點(diǎn)。首先針對(duì)傳統(tǒng)TF-IDF算法對(duì)筆記內(nèi)容熱點(diǎn)提取中的不足,并結(jié)合筆記篇幅簡(jiǎn)短、言簡(jiǎn)意賅、標(biāo)題正文分開的特點(diǎn),提出一種基于筆記內(nèi)容熱點(diǎn)分析的改進(jìn)算法TF-IDF-G,在算法中引入筆記詞性和位置權(quán)重因子。然后對(duì)筆記內(nèi)容進(jìn)行中文分詞、詞性標(biāo)記和位置獲取處理。最后采用學(xué)習(xí)平臺(tái)筆記數(shù)據(jù)集驗(yàn)證TF-IDF-G算法在筆記內(nèi)容熱點(diǎn)提取的正確性。最后,以西安電子科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與繼續(xù)教育學(xué)院學(xué)習(xí)平臺(tái)為對(duì)象,實(shí)現(xiàn)一款面向在線學(xué)習(xí)的視頻云筆記。把訓(xùn)練好的DNN-HMM聲學(xué)模型應(yīng)用到視頻云筆記的語(yǔ)音聽寫筆記記錄中,并采用TF-IDF-G算法對(duì)筆記內(nèi)容進(jìn)行分析,提取筆記內(nèi)容熱點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明,DNN-HMM聲學(xué)模型和TF-IDF-G算法能夠有效改善互聯(lián)網(wǎng)教育的視頻學(xué)習(xí)機(jī)制,從而提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)熱情和效率。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：G434;TP393.09
【部分圖文】：

1.1 研究背景和意義近年來(lái)，在傳統(tǒng)教學(xué)的基礎(chǔ)上，人們?cè)絹?lái)越重視互聯(lián)網(wǎng)在線學(xué)習(xí)，它正在逐漸深入人們的日常學(xué)習(xí)和生活中。從 CNNIC 在 2019 年 2 月發(fā)布的第 43 次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示[2]，截止去年十二月，中國(guó)在線教育用戶人數(shù)達(dá)到 2.01 億，比 2017 年年底增加 4605 萬(wàn)，年增長(zhǎng)率為 29.7%。同時(shí)，隨著在線學(xué)習(xí)的便捷及終身學(xué)習(xí)思想的普及，在線教育的用戶市場(chǎng)規(guī)模在持續(xù)發(fā)展，如圖 1.1 所示。目前互聯(lián)網(wǎng)教育已經(jīng)實(shí)現(xiàn)全球范圍的資源共享和平臺(tái)開放，使得學(xué)習(xí)者可以隨時(shí)隨地在網(wǎng)絡(luò)上學(xué)習(xí)自己所需的教學(xué)資源，給教育行業(yè)帶來(lái)了很大的壓力和新的發(fā)展動(dòng)力。教育形式也由最初單一的文本、音頻材料走向豐富的視頻資源。但是，在學(xué)習(xí)資源顯著增加和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境顯著改善的背后，新的挑戰(zhàn)也隨之誕生。學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果并沒(méi)有發(fā)生質(zhì)的變化，學(xué)習(xí)者雖然可以方便快捷的獲得所需資源，但只是被動(dòng)接受信息，不能有效利用，無(wú)法及時(shí)構(gòu)建知識(shí)體系，這也對(duì)學(xué)習(xí)者理解學(xué)習(xí)資源內(nèi)容造成了極大的困難，在一定程度上對(duì)學(xué)生的“學(xué)”過(guò)程有所忽略。

云筆記的市場(chǎng)需求正在逐漸增加。目前，市場(chǎng)上的云筆記產(chǎn)品層出不窮，功能也是各式各樣，其三大核心需求如圖1.2 所示。現(xiàn)在市場(chǎng)上的筆記工具基本可以分為兩種：獨(dú)立式筆記和嵌入式筆記。獨(dú)立式筆記比如印象筆記、有道筆記，其主要功能是私人記事、生活記錄。這類筆記工具功能比較完善，但是沒(méi)有緊密聯(lián)系在線學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)者不能實(shí)時(shí)將筆記和學(xué)習(xí)資源對(duì)應(yīng)起來(lái)。因此這類筆記在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中不太受歡迎。嵌入式筆記是指將筆記工具集成到學(xué)習(xí)平臺(tái)上中，這類筆記工具有一個(gè)共同的的缺點(diǎn)就是單一的文本記錄形式，不支持語(yǔ)音記錄功能。圖 1.2 云筆記核心需求國(guó)內(nèi)云筆記產(chǎn)品還處于薄弱階段的同時(shí)，國(guó)外云筆記產(chǎn)品發(fā)展卻很占優(yōu)勢(shì)。比如印象筆記，是由美國(guó)云筆記服務(wù)商開發(fā)的，之后，印象筆記中文版打入中國(guó)市場(chǎng)，使得“云筆記”這一概念眾所周知。云筆記最大的特點(diǎn)是為用戶提供隨時(shí)隨地搜索、總結(jié)信息并同步到多個(gè)平臺(tái)的功能。但是通過(guò)研究統(tǒng)計(jì)，市場(chǎng)上云筆記的用戶還比較少，總計(jì)僅有千萬(wàn)，同類產(chǎn)品種類也很少，還沒(méi)有明顯的競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)象。1.2.2 語(yǔ)音識(shí)別研究現(xiàn)狀20 世紀(jì) 50 年代是語(yǔ)音識(shí)別研究的萌芽期，第一個(gè)建立在特定人、6 英尺高自動(dòng)數(shù)字識(shí)別的 Audrey 系統(tǒng)[5]，成功用于對(duì) 10 個(gè)英文數(shù)字的識(shí)別，準(zhǔn)確度高達(dá) 90％

圖 2.1 連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別原理圖1、信號(hào)預(yù)處理：對(duì)輸入的原始語(yǔ)音進(jìn)行預(yù)處理，去除語(yǔ)音中的冗余信息。2、特征提取：提取若干可以代表一段語(yǔ)音信息，描述信號(hào)本質(zhì)的信息特征值。3、聲學(xué)模型：使用語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練聲學(xué)模型，將特征提取后的語(yǔ)音與聲學(xué)模型進(jìn)行匹配，轉(zhuǎn)換成有序的拼音輸出。4、語(yǔ)言模型：語(yǔ)言模型結(jié)合詞語(yǔ)所處上下文的語(yǔ)義環(huán)境和語(yǔ)法，描述出詞與詞之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)[15]，提高識(shí)別的準(zhǔn)確率，將拼音轉(zhuǎn)化為文字。5、解碼器：在構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)中利用搜索算法找出一條最優(yōu)的路徑，以最大可能性輸出識(shí)別出來(lái)的語(yǔ)句。綜上，在語(yǔ)音識(shí)別的過(guò)程，首先對(duì)輸入語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行去除噪音等處理，提取能表示原始語(yǔ)音信號(hào)的特征，然后將上一步得到的語(yǔ)音特征與聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型訓(xùn)練和匹配，最后構(gòu)建一個(gè)龐大的識(shí)別搜索網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)搜索算法在該網(wǎng)絡(luò)中尋找出一條最優(yōu)的路徑，以最大可能性輸出識(shí)別出來(lái)的語(yǔ)句，從而將語(yǔ)音識(shí)別為文字。語(yǔ)音識(shí)別的本質(zhì)可以理解為，輸入語(yǔ)音信號(hào)，找出對(duì)應(yīng)語(yǔ)句中概率最大的句子。

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本文編號(hào)：2814678